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题名/责任者:

基于INLA的贝叶斯推断/Virgilio Gomez-Rubio著 汤银才, 周世荣译

出版发行项:

北京:高等教育出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-04-060819-9/CNY89.00

载体形态项:

330页, [13] 页图版:图 (部分彩图);26cm

统一题名:

Bayesian inference with INLA

丛编项:

应用统计学丛书;32

个人责任者:

戈麦斯-卢比奥 (Gomez-Rubio, Virgilio) 著

个人次要责任者:

汤银才 译

个人次要责任者:

周世荣 译

学科主题:

贝叶斯推断

中图法分类号:

O212

责任者附注:

责任者规范者Virgilio Gomez-Rubio汉译姓名: 维吉尔·戈麦斯-卢比奥

书目附注:

有书目 (第319-326页) 和索引

提要文摘附注:

本书主要内容: 积分嵌套拉普拉斯近似 (Integrated Nested Laplace Approximation, INLA) 是一种新的近似贝叶斯计算方法, 相比传统的马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法, 它可以高效地拟合多种贝叶斯模型。INLA旨在解决潜在高斯马尔可夫随机场模型参数的边际推断, 利用模型中潜在变量的条件独立性来提高计算速度。《基于INLA的贝叶斯推断》提供了便于实施模型拟合的R包及其使用指南。本书介绍了INLA算法的基本原理以及如何用与其相关的R包拟合一大类模型, 涵盖的主题包括混合效应模型、多层次模型、空间和时间模型、平滑方法、生存分析、缺失值的插补, 以及混合模型。本书讨论了INLA包的高级功能以及如何扩展先验和INLA包中可用的潜在模型。书中的所有例子都是完全可复现的, 数据集和R代码可通过扫描封底二维码获得。

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